AdsPower

Walmart - крупный игрок в розничной и электронной коммерции. Чтобы не отставать от конкурентов, он постоянно обновляет свои онлайн-продукты.

Благодаря широкому ассортименту товаров, представленных в Интернете, использование базы данных Walmart может принести огромную пользу.

Это может помочь в исследовании рынка, отслеживании цен или сборе информации о потребителях для вашего бизнеса.

Однако получить доступ к данным Walmart можно только в том случае, если вы знаете, как парсить сайт Walmart.

В этом руководстве мы покажем вам, как использовать парсинг Walmart для получения подробной информации о товарах с сайта. Мы рассмотрим как инструменты, не требующие кода, так и подходы на основе Python.

Но сначала давайте проверим, разрешает ли Walmart парсить веб-страницы.

Законно ли парсить Walmart?

Прежде чем использовать парсинг Walmart, необходимо ознакомиться с позицией Walmart в отношении парсинга. В их Условиях использования четко сказано: вы не можете использовать автоматизированные инструменты, такие как роботы или пауки, для парсинга данных Walmart без разрешения платформы.

В отличие от других сайтов, Walmart серьезно относится к этому правилу. Известно, что платформа эффективно обнаруживает ботов и выдает им печально известную капчу "Робот или человек?". CAPTCHA.



Используя эту и другие антиботские стратегии, сайт делает прорыв ботов Walmart крайне затруднительным.

Walmart утверждает, что в ноябре 2020 года сайт успешно заблокировал более 20 миллионов попыток ботов в течение первых 30 минут после начала специального мероприятия.

Несмотря на столь эффективную систему обнаружения ботов, существуют обходные пути для беспрепятственного парсинга Walmart или любой другой платформы.

Подходы, которые мы использовали ниже, предусматривают меры по решению этих проблем.

Два подхода к парсингу Walmart

Существует два основных способа парсить веб-страницы для извлечения данных с любой платформы. Вы можете использовать парсинг без кода или написать скрипт для парсинга с нуля, используя язык программирования.

Наше руководство поможет вам освоить оба метода. Мы покажем вам, как использовать парсинг Walmart без кода и как запрограммировать бота Walmart с помощью кода. Давайте начнем.

Парсинг для Walmart без кода

Зачем изобретать колесо и писать скрипт, если есть множество простых в использовании парсингов? Давайте посмотрим, как это делается.

Шаг №1: Выберите инструмент для парсинга Walmart

Начните с выбора подходящего инструмента для парсинга Walmart. Существует несколько инструментов, но в данном руководстве мы будем использовать хорошо известный парсинг Walmart от Apify. Этот инструмент доступен онлайн и предлагает бесплатную пробную версию, не требующую ввода кредитной карты.



Просто перейдите на страницу парсинга Apify Walmart и нажмите на кнопку "Попробовать бесплатно".

Шаг №2: Создайте свою учетную запись

Нажав на кнопку "Попробовать бесплатно", вы перейдете на страницу регистрации. Здесь вы можете создать учетную запись, используя свою электронную почту или подключившись к таким платформам, как Gmail или GitHub, для быстрой настройки.



После регистрации вы попадете на приборную панель инструмента для парсинга Walmart, где сможете начать настройку своего проекта парсинга Walmart.

Шаг №3: Выберите метод парсинга

Для парсинга данных Walmart, Apify предлагает два способа. Вы можете парсить данные, используя:

1. Вставка URL-адресов: URL-адреса списков категорий Walmart или URL-адреса страниц товаров

2. Поиск по ключевому слову: Apify будет парсить страницу результатов поиска по данному ключевому слову
   
   
   
   

В этом уроке мы будем парсить данные, вставляя URL-адреса с сайта Walmart. Для демонстрации мы использовали список категорий Walmart для мужской одежды.



Вы можете добавить больше URL-адресов, нажав кнопку "+ Добавить". URL-адреса могут представлять собой смесь списков категорий Walmart и страниц товаров. В данном руководстве мы используем только один URL.

Шаг №4: Настройте дополнительные параметры

После того как вы вставили целевой URL-адрес (адреса), укажите количество продуктов, которые нужно парсить с каждого URL-адреса (по умолчанию - 50). Затем укажите, сколько страниц нужно парсить. По умолчанию установлено значение 1, что означает, что будет парсить только первую страницу.



Кроме того, для каждого URL можно задать набор дополнительных настроек. Вы можете изменить тип метода (GET, POST, PUT и т. д.), добавить пользовательские HTTP-заголовки, такие как User Agent, и добавить специальную логику в поле "Пользовательские данные" для определенных типов URL.



Поскольку это руководство для начинающих, мы не будем использовать расширенные настройки.

Шаг №5: Запустите парсинг

Теперь, когда все готово, пришло время запустить парсинг Walmart. Просто нажмите кнопку "Start" в нижней части консоли.



Возможно, вы увидите сообщение от Apify с предложением подписаться на ежемесячный тарифный план. Однако вы можете начать с бесплатной пробной версии, нажав кнопку "Rent Actor".



Нажав на кнопку "Rent Actor", вы попадете в основную консоль. Здесь нажмите кнопку "Save & Start", чтобы официально запустить парсинг.



Как только вы начнете работу, статус будет обновлен до " Running". Будьте терпеливы, так как процесс парсинга может занять некоторое время. Это связано с тем, что Apify посещает каждую страницу товара в списке категорий Walmart, чтобы собрать полную информацию о нем.

Шаг №6: Очистите данные перед экспортом

Когда парсинг Walmart будет завершен, его статус обновится до " Succeeded". Однако ваша работа еще не закончена.



Вы заметите, что парсированные данные содержат много информации - в нашем случае 2048 полей. Большая часть этих данных может быть неактуальной или пустой, в зависимости от того, что вам нужно.

Вам не обязательно использовать все эти данные; для ваших целей может быть достаточно лишь части из них. Поэтому перед загрузкой необходимо отфильтровать ненужные поля.



Указание каждого поля, которое вы хотите удалить из такого большого набора данных, займет целую вечность. Apify также предлагает альтернативный вариант, позволяющий выбрать только те поля, которые вам действительно нужны.



Для этого перейдите на вкладку " Storage" и в строке "Selected fields" введите названия столбцов, которые вы хотите сохранить. Для этого вам придется изучить набор данных, чтобы выбрать нужные столбцы. Также выберите предпочтительный формат файла.

Наконец, нажмите кнопку " Download". Ваш файл будет сохранен в выбранном вами формате.

Парсинг Walmart Python

Как вы видели выше, использование инструмента без кода может иметь свои недостатки. Некоторые парсинги не позволяют вам выбирать конкретные детали продукта, которые нужно парсить. Вместо этого они собирают все, оставляя вам большой набор данных, наполненный ненужными данными, которые необходимо отсортировать.

Запрограммировав собственный парсинг Walmart, вы сможете преодолеть эти проблемы. Вот как можно парсить Walmart с помощью кода.

Шаг №1: Настройте среду Python

Чтобы начать парсить Walmart с помощью Python, начните с установки Python с его официального сайта. После этого вам нужно будет установить несколько библиотек, необходимых для парсинга, таких как:

• Requests: для отправки запросов на веб-сайт Walmart

• BeautifulSoup 4: для разбора содержимого HTML

• Pandas: для управления данными, которые вы парсите
  
  

Шаг №2: Получите страницу продукта Walmart

Используйте библиотеку Requests, чтобы получить HTML-содержимое страницы интересующего вас товара Walmart. Для этого нужно отправить GET-запрос на URL-адрес продукта Walmart, который вы хотите парсить.

Шаг №3: Справляйтесь с потенциальными препятствиями

Возможно, ваш GET-запрос сначала не пройдет. Walmart известен тем, что имеет сильную систему обнаружения ботов. Парся Walmart, вы можете столкнуться с такими блокировками, как CAPTCHA.

Чтобы избежать этого, измените заголовки запросов, включив в них User-Agent, имитирующий обычный браузер. Так ваш бот Walmart с меньшей вероятностью будет обнаружен и заблокирован. Как только это будет сделано, повторно отправьте GET-запрос.

Шаг №4: Разберите содержимое HTML

Когда содержимое HTML будет получено, используйте BeautifulSoup для его разбора. Эта библиотека отлично подходит для извлечения специфических данных из HTML, таких как названия товаров, цены, описания и отзывы.

Шаг №5: Найдите и извлеките данные

Просмотрите HTML, чтобы найти нужные сведения о продукте. Используйте инструменты разработчика в браузере, чтобы определить элементы HTML, содержащие название продукта, цену и другие необходимые поля. Затем направьте BeautifulSoup на извлечение этих элементов.

Шаг №6: Храните и упорядочивайте данные

Организуйте извлеченные данные в структурированном формате. Как правило, эти данные нужно хранить в списке словарей, где каждый словарь представляет собой продукт с соответствующими деталями.

Шаг №7: Экспортируйте данные

Наконец, используйте библиотеку Pandas для экспорта упорядоченных данных в файл CSV. Этот формат файла универсален и может быть легко использован для дальнейшего анализа или составления отчетов.

Это было базовое руководство. Подробное описание каждого шага, а также фрагменты кода можно найти в руководстве "Как парсить данные Walmart" от Oxylabs.

Ваш парсинг Walmart нуждается в защите!

Прежде чем использовать парсинг Apify Walmart, мы попробовали два популярных парсинга без кода, но Walmart быстро заблокировал их с помощью CAPTCHA.



Хотя парсинг Apify работал для парсинга одной страницы, парсинг большего количества страниц также мог привести к блокировке из-за эффективного обнаружения ботов Walmart.

Простое изменение агента пользователя помогает получить доступ к базе данных Walmart без блокировки, но этот метод работает лишь временно. У Walmart есть и другие способы выявления поведения ботов.

Чтобы эффективно избежать обнаружения, необходимо использовать более продвинутый инструмент, такой как антидетект браузер AdsPower. Он использует такие передовые методы, как ротация прокси, подмена браузерных отпечатков и задержка запросов, чтобы сделать ваш парсинг похожим на человеческий.

AdsPower также предлагает бесплатную пробную версию и очень доступные платные тарифные планы.

Зарегистрируйтесь бесплатно сегодня и загрузите AdsPower, чтобы испытать бесперебойную работу парсинга.